Impacto de las observaciones convencionales

Diferencia en la vertical

Las siguientes figuras muestran la diferencia en la humedad absoluta y la temperatura entre los dos experimentos a lo largo de todo el periodo de asimilación. Se realizó una interpolación a niveles de presión y luego se calculó un promedio espacial para obtener un perfil vertical en cada tiempo.

La diferencia en la humedad absoluta es importante solo en niveles bajos por debajo de 850-900 hPa. Esto parece ser razonable ya que la mayoría de las observaciones asimiladas son de superficie. En general CONV+AUT tiene valores de humedad más altos cerca de superficie. Por el contrario, la diferencia en la temperatura es importante en todos los niveles. En niveles bajos la diferencia tiene una especie de ciclo diario que se suaviza cuando la convección empieza a desarrollarse en el dominio. También llama la atención el calentamiento en niveles medios/altos durante el 22 y un enfriamientos por arriba.

Será posible que la convección esté ayudando a propagar el efecto de las observaciones en superficie? Porque no se ve en la humedad?

Diferencias en la horizontal

Si observamos la distribución espacial de la humedad en distintos tiempos (promediando los niveles de presión entre 1000 y 900 hPa), vemos que en general el experimento CONV+AUT genera un entorno más húmedo hasta el sur de Córdoba y centro de Buenos Aires.

Será porque el viento del norte es más intenso en este experimento?

Pero si observamos el campo de la diferencia del viento en el nivel más bajo en la siguiente figura, en general, el viento del norte es menos intenso en CONV+AUT (se observa como viento del sur en la figura pero en realidad indica que la magnitud del viento en CONV+AUT es menor que en CONV). De hecho a las 06Z del 22/11 el viento en niveles bajos pierde intensidad en la región central del dominio.

En las tres variables analizadas se observa una zona al sur de Córdoba y Buenos Aires (donde podría estar ubicado el frente, habría que revisar esto) donde las diferencias entre los dos experimentos es muy importante. Si comparamos estas figuras con la imagen de IR del GOES-16, vemos que la linea donde se genera la convección se ubica donde las diferencias entre los análisis es mayor. Si bien solo con esto es imposible saber si el impacto de las observaciones de superficie fue positivo (o sea que acerca la simulación al estado real de la atmósfera), es interesante ver que el impacto se da justo donde ocurren los procesos que nos interesan.

Es posible que en los experimentos la convección se desarrolle en lugares ligeramente distintos o desfazados en el tiempo y eso genera las diferencias que se ven el gráfico. Sería interesante intentar ver donde hay convección en cada caso

map <- rnaturalearth::ne_states(country = c("argentina", "Brazil", "Chile", "Uruguay", "Paraguay", "Bolivia"), returnclass = "sf")

geom_mapa <- function() {
  geom_sf(data = map, fill = NA, color = "black", size = 0.2, inherit.aes = FALSE)
}

dbz <- ReadNetCDF("analisis/dbz/maxdbz_ana_E3_20181122060000.nc", vars = c(dbz = "max_dbz", lon = "XLONG", lat = "XLAT")) %>% 
  .[, exp := "CONV+AUT"]

dbz_E4 <- ReadNetCDF("analisis/dbz/maxdbz_ana_E4_20181122060000.nc", vars = c(dbz = "max_dbz", lon = "XLONG", lat = "XLAT")) %>% 
  .[, exp := "CONV"]

pal <- wesanderson::wes_palette("Zissou1", 100, type = "continuous")

rbind(dbz, dbz_E4) %>% 
  .[dbz > 15] %>% 
  ggplot(aes(lon, lat)) +
  geom_point(aes(color = dbz), size = 0.3) +
  scale_color_gradientn(colors = pal) +
  geom_mapa() +
  coord_sf(xlim = range(dbz$lon), ylim = range(dbz$lat)) +
  labs(title = "Reflectividad máxima mayor a 15 dbz",
       subtitle = "2018-11-22 06:00:00") +
  facet_wrap(~exp) +
  theme_minimal()

Observaciones

Vamos a reconocer que hay un elefante en la sala y que algo en el sistema de asimilación no está funcionando como debería. Vamos a analizar las observaciones asimiladas por cada experimento.

De esta figura me preocupan varias cosas:

• El pico de observaciones un poco antes de las 00Z del 22 –> Creo que puede tener que ver con que agregué dos veces las mismas observaciones al archivo (si no existe lo crea, si existe agrega lo que le pases sin revisar nada). No sería tan grave.
• La cantidad de observaciones rechazadas (línea a trazos), sobre todo en la humedad. En la presión no me molesta porque estoy agregando observaciones de estaciones automáticas que no tienen esa observación y entonces cuando mira p rechaza el registro.
• El cambio en uv justo antes de las 00Z del 22 –> Como que de repente las que se rechazaban se dejan de rechazar. Habré usado la rutina incorrecta para codificar las observaciones de estaciones automáticas A MITAD DE CAMINO?

Respecto del segundo punto: Todas las observaciones tipo 181 de humedad son rechazadas. Resulta que me olvide de sacar el -1 en el archivo convinfo. Parece que hice lo mismo para uv (tipo 287).

##        var stationID type  dhr    lat    lon pressure usage.flag     obs
##     1:   q      SCJO  187 -0.5 -40.60 286.95     1000          1 0.00933
##     2:   q      SCVD  187 -0.5 -39.61 286.94     1010          1 0.00924
##     3:   q     85766  181 -0.5 -39.65 287.92     1010         -1 0.00949
##     4:   q     85782  181 -0.5 -40.60 286.95     1010         -1 0.00932
##     5:   q      SCIE  187 -0.5 -36.77 286.95     1010          1 0.00864
##    ---                                                                  
## 75227:   q      SARI  187 -0.5 -25.73 305.53      976          1 0.01820
## 75228:   q      SBFI  187 -0.5 -25.60 305.52      977          1 0.01700
## 75229:   q      SGES  187 -0.5 -25.45 305.15      906          1 0.01730
## 75230:   q      SBPP  187 -0.5 -22.55 304.30      940          1 0.01570
## 75231:   q      SBCG  187 -0.5 -20.47 305.33      947          1 0.01550
##        obs.guess    obs2 obs.guess2    rerr exp                date
##     1:  0.000350 0.01060      1e+10 0.00212  E3 2018-11-20 18:00:00
##     2: -0.000607 0.01120      1e+10 0.00224  E3 2018-11-20 18:00:00
##     3:  0.000954 0.00975      1e+10 0.00994  E3 2018-11-20 18:00:00
##     4:  0.000339 0.01060      1e+10 0.00242  E3 2018-11-20 18:00:00
##     5:  0.000195 0.00885      1e+10 0.00177  E3 2018-11-20 18:00:00
##    ---                                                             
## 75227:  0.001790 0.01950      1e+10 0.00389  E4 2018-11-23 17:00:00
## 75228:  0.001690 0.02090      1e+10 0.00418  E4 2018-11-23 17:00:00
## 75229:  0.001900 0.01850      1e+10 0.01680  E4 2018-11-23 17:00:00
## 75230:  0.000247 0.02040      1e+10 0.00408  E4 2018-11-23 17:00:00
## 75231:  0.000869 0.02110      1e+10 0.00421  E4 2018-11-23 17:00:00